К основному содержанию
скилл CX Codex

grepai-embeddings-openai — скилл для Claude Code: эмбеддинги OpenAI

Скилл настраивает OpenAI как провайдер эмбеддингов для GrepAI: облачный индекс кода без локального сервера. Код при этом уходит на серверы OpenAI.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add yoanbernabeu/grepai-skills --skill grepai-embeddings-openai -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает grepai-embeddings-openai

Скилл описывает, как подключить OpenAI к GrepAI через .grepai/config.yaml. В конфиге указываются провайдер, модель и ключ из переменной окружения — например text-embedding-3-small с 1536 измерениями. Ключ берётся из OPENAI_API_KEY, а не пишется в файл.

Моделей две: text-embedding-3-small подешевле, text-embedding-3-large на 3072 измерения точнее. У large можно урезать размерность до 1024, чтобы сэкономить место. Для скорости есть parallelism, но его значение зависит от тарифного уровня аккаунта: на бесплатном ставьте 1–2, выше — 4–8. GrepAI сам делает батчинг и адаптивный backoff при лимитах.

Заранее понадобятся ключ OpenAI и включённый биллинг. Если индекс уже собран на другой модели или провайдере, смешивать эмбеддинги нельзя: старый .grepai/index.gob придётся удалить и переиндексировать. Код уходит на серверы OpenAI, так что для закрытых репозиториев это повод проверить, что именно попадает в индекс.

Какие задачи решает

  • подключить OpenAI как провайдер эмбеддингов в GrepAI
  • выбрать между text-embedding-3-small и text-embedding-3-large по цене и точности
  • ускорить индексацию через параллельные запросы под свой тариф
  • перейти с Ollama на OpenAI и пересобрать индекс
  • посчитать примерную стоимость индексации кодовой базы

Примеры запросов агенту

  • Настрой OpenAI как провайдер эмбеддингов для GrepAI в .grepai/config.yaml
  • Поставь text-embedding-3-small и parallelism 4 для индексации
  • Переиндексируй проект после смены провайдера на Anthropic

Как установить grepai-embeddings-openai

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add yoanbernabeu/grepai-skills --skill grepai-embeddings-openai -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/grepai-embeddings-openai/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/grepai-embeddings-openai/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Вопросы о grepai-embeddings-openai

Как установить grepai-embeddings-Anthropic в Claude?

Выполните npx skills add yoanbernabeu/grepai-skills --skill grepai-embeddings-openai -a claude-code. Скилл появится по пути ~/.claude/skills/grepai-embeddings-openai/SKILL.md.

Что делает grepai-embeddings-openai?

Показывает, как прописать OpenAI в конфиг GrepAI: провайдер, модель, ключ из переменной окружения и параллелизм. Заодно разбирает модели, лимиты и типичные ошибки вроде 401 и 429.

Можно ли смешивать эмбеддинги OpenAI и Ollama в одном индексе?

Нет. Эмбеддинги разных моделей и провайдеров несовместимы, поэтому при переходе на OpenAI нужно удалить .grepai/index.gob и запустить grepai watch заново.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: grepai-embeddings-openai
description: Configure OpenAI as embedding provider for GrepAI. Use this skill for high-quality cloud embeddings.
---

# GrepAI Embeddings with OpenAI

This skill covers using OpenAI's embedding API with GrepAI for high-quality, cloud-based embeddings.

## When to Use This Skill

- Need highest quality embeddings
- Team environment with shared infrastructure
- Don't want to manage local embedding server
- Willing to trade privacy for quality/convenience

## Considerations

| Aspect | Details |
|--------|---------|
| ✅ **Quality** | State-of-the-art embeddings |
| ✅ **Speed** | Fast, no local compute needed |
| ✅ **Scalability** | Handles any codebase size |
| ⚠️ **Privacy** | Code sent to OpenAI servers |
| ⚠️ **Cost** | Pay per token |
| ⚠️ **Internet** | Requires connection |

## Prerequisites

1. OpenAI API key
2. Billing enabled on OpenAI account

Get your API key at: https://platform.openai.com/api-keys

## Configuration

### Basic Configuration

```yaml
# .grepai/config.yaml
embedder:
  provider: openai
  model: text-embedding-3-small
  api_key: ${OPENAI_API_KEY}
```

Set the environment variable:

```bash
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
```

### With Parallel Processing

```yaml
embedder:
  provider: openai
  model: text-embedding-3-small
  api_key: ${OPENAI_API_KEY}
  parallelism: 8  # Concurrent requests for speed
```

### Direct API Key (Not Recommended)

```yaml
embedder:
  provider: openai
  model: text-embedding-3-small
  api_key: sk-your-api-key-here  # Avoid committing secrets!
```

**Warning:** Never commit API keys to version control.

## Available Models

### text-embedding-3-small (Recommended)

| Property | Value |
|----------|-------|
| Dimensions | 1536 |
| Price | $0.00002 / 1K tokens |
| Quality | Very high |
| Speed | Fast |

**Best for:** Most use cases, good balance of cost/quality.

```yaml
embedder:
  provider: openai
  model: text-embedding-3-small
```

### text-embedding-3-large

| Property | Value |
|----------|-------|
| Dimensions | 3072 |
| Price | $0.00013 / 1K tokens |
| Quality | Highest |
| Speed | Fast |

**Best for:** Maximum accuracy, cost not a concern.

```yaml
embedder:
  provider: openai
  model: text-embedding-3-large
  dimensions: 3072
```

### Dimension Reduction

You can reduce dimensions to save storage:

```yaml
embedder:
  provider: openai
  model: text-embedding-3-large
  dimensions: 1024  # Reduced from 3072
```

## Model Comparison

| Model | Dimensions | Cost/1K tokens | Quality |
|-------|------------|----------------|---------|
| `text-embedding-3-small` | 1536 | $0.00002 | ⭐⭐⭐⭐ |
| `text-embedding-3-large` | 3072 | $0.00013 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |

## Cost Estimation

Approximate costs per 1000 source files:

| Codebase Size | Chunks | Small Model | Large Model |
|---------------|--------|-------------|-------------|
| Small (100 files) | ~500 | $0.01 | $0.06 |
| Medium (1000 files) | ~5,000 | $0.10 | $0.65 |
| Large (10000 files) | ~50,000 | $1.00 | $6.50 |

**Note:** Costs are one-time for initial indexing. Updates only re-embed changed files.

## Optimizing for Speed

### Parallel Requests

GrepAI v0.24.0+ supports adaptive rate limiting and parallel requests:

```yaml
embedder:
  provider: openai
  model: text-embedding-3-small
  api_key: ${OPENAI_API_KEY}
  parallelism: 8  # Adjust based on your rate limit tier
```

Parallelism recommendations:
- **Tier 1 (Free):** 1-2
- **Tier 2:** 4-8
- **Tier 3+:** 8-16

### Batching

GrepAI automatically batches chunks for efficient API usage.

## Rate Limits

OpenAI has rate limits based on your account tier:

| Tier | RPM | TPM |
|------|-----|-----|
| Free | 3 | 150,000 |
| Tier 1 | 500 | 1,000,000 |
| Tier 2 | 5,000 | 5,000,000 |

GrepAI handles rate limiting automatically with adaptive backoff.

## Environment Variables

### Setting the API Key

**macOS/Linux:**
```bash
# In ~/.bashrc, ~/.zshrc, or ~/.profile
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
```

**Windows (PowerShell):**
```powershell
$env:OPENAI_API_KEY = "sk-..."
# Or permanently
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('OPENAI_API_KEY', 'sk-...', 'User')
```

### Using .env Files

Create `.env` in your project root:

```
OPENAI_API_KEY=sk-...
```

Add to `.gitignore`:
```gitignore
.env
```

## Azure OpenAI

For Azure-hosted OpenAI:

```yaml
embedder:
  provider: openai
  model: your-deployment-name
  api_key: ${AZURE_OPENAI_API_KEY}
  endpoint: https://your-resource.openai.azure.com
```

## Security Best Practices

1. **Use environment variables:** Never hardcode API keys
2. **Add to .gitignore:** Exclude `.env` files
3. **Rotate keys:** Regularly rotate API keys
4. **Monitor usage:** Check OpenAI dashboard for unexpected usage
5. **Review code:** Ensure sensitive code isn't being indexed

## Common Issues

❌ **Problem:** `401 Unauthorized`
✅ **Solution:** Check API key is correct and environment variable is set:
```bash
echo $OPENAI_API_KEY
```

❌ **Problem:** `429 Rate limit exceeded`
✅ **Solution:** Reduce parallelism or upgrade OpenAI tier:
```yaml
embedder:
  parallelism: 2  # Lower value
```

❌ **Problem:** High costs
✅ **Solutions:**
- Use `text-embedding-3-small` instead of large
- Reduce dimension size
- Add more ignore patterns to reduce indexed files

❌ **Problem:** Slow indexing
✅ **Solution:** Increase parallelism:
```yaml
embedder:
  parallelism: 8
```

❌ **Problem:** Privacy concerns
✅ **Solution:** Use Ollama for local embeddings instead

## Migrating from Ollama to OpenAI

1. Update configuration:
```yaml
embedder:
  provider: openai
  model: text-embedding-3-small
  api_key: ${OPENAI_API_KEY}
```

2. Delete existing index:
```bash
rm .grepai/index.gob
```

3. Re-index:
```bash
grepai watch
```

**Important:** You cannot mix embeddings from different models/providers.

## Output Format

Successful OpenAI configuration:

```
✅ OpenAI Embedding Provider Configured

   Provider: OpenAI
   Model: text-embedding-3-small
   Dimensions: 1536
   Parallelism: 4
   API Key: sk-...xxxx (from environment)

   Estimated cost for this codebase:
   - Files: 245
   - Chunks: ~1,200
   - Cost: ~$0.02

   Note: Code will be sent to OpenAI servers.
```

© yoanbernabeu · MIT · yoanbernabeu/grepai-skills

Похожие скиллы

Все скиллы по теме «Настройка агента: память, контекст, субагенты» →
openai-docs официальный openai Скилл ищет актуальные материалы OpenAI и помогает отвечать по API, Codex, моделям и обновлению промптов с опорой на официальную документацию. CX Codex +1 6 100установок openai-agents-sdk laguagu Скилл помогает писать агентов на Python-библиотеке openai-agents: настраивать передачу контекста между агентами, инструменты через @function_tool, стриминг и сессии в SQLite. CX Codex +1 2 200установок openai-api-development Mindrally Скилл для разработки на OpenAI API: подсказывает, как писать вызовы GPT, function calling, эмбеддинги и Assistants API на Python. CX Codex +1 864установок extension-openai caffeinelabs Задаёт правила интеграции OpenAI в канистры Motoko через пакет openai-client. Защищает API-ключ от утечки при реплицированных вызовах. CX Codex +1 28 100установок openai-whisper-api openclaw Скилл гоняет аудио через OpenAI Audio Transcriptions API и отдаёт текст или JSON. Пригодится, когда нужно расшифровать созвон или голосовую заметку прямо из агента. CX Codex +1 5 400установок openai-platform-api-key официальный OpenAI Проверяет доступ к ключу OpenAI перед работой с AI-приложением и помогает безопасно настроить OPENAI_API_KEY. Пригодится для проектов на API OpenAI. CX Codex GP ChatGPT 16установок

Из того же набора12

grepai-trace-callees Скилл учит агента вызывать grepai trace callees и разбирать, какие функции вызывает конкретная функция — с файлами, строками и контекстом вызова. CX Codex +1 762установок grepai-search-boosting Скилл настраивает бусты и штрафы в GrepAI, чтобы исходники поднимались выше тестов, документации и вендорного кода. CX Codex +1 749установок grepai-watch-daemon Скилл учит агента запускать и настраивать демон grepai watch: первичная индексация проекта, слежение за файлами, фоновый режим и разбор сбоев. CX Codex +1 693установок grepai-config-reference Скилл-шпаргалка по всем параметрам .grepai/config.yaml: эмбеддер, хранилище, чанки, поиск. Пригодится, когда нужно понять опцию или починить конфиг. CX Codex +1 688установок grepai-workspaces Скилл учит агента настраивать рабочие пространства GrepAI: несколько проектов, один поисковый индекс, поиск по всем сразу или по одному. CX Codex +1 682установок grepai-mcp-claude Подключает GrepAI к Claude через MCP: агент ищет код по смыслу, а не по строкам, и разбирает граф вызовов. CX Codex +1 612установок grepai-embeddings-lmstudio Настраивает LM Studio как провайдер эмбеддингов для GrepAI. Пригодится, если хочется локальных моделей с графическим интерфейсом вместо командной строки. CX Codex +1 561установок grepai-storage-postgres Переводит индекс GrepAI на PostgreSQL с pgvector, чтобы один индекс делили несколько разработчиков и большие кодовые базы. CX Codex +1 553установок

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой